Торгові стратегії навчання з підкріпленням 2026

Резюме для керівництва: У 2020 році «ШІ-трейдинг» означав модель лінійної регресії. У 2026 році це означає Глибоке навчання з підкріпленням (DRL). Ми навчаємо автономних агентів, які грають на фондовому ринку як у відеогру, винагороджуючи їх за прибуток і караючи за просідання (drawdowns). Цей посібник пояснює, як алгоритми PPO та A2C змінюють HFT.

---

1. Вступ: Від правил до винагород

Традиційний бот працює на логіці Якщо/То: «Якщо RSI > 70, Продавати». Бот з навчанням з підкріпленням працює на Функціях винагороди: «Максимізувати вартість портфеля при мінімізації волатильності».

Бот з'ясовує, як цього досягти. Він може виявити, що RSI > 70 насправді є сигналом до купівлі на сильному бичачому ралі — нюанс, який явно запрограмовані боти пропустять.

2. Основний аналіз: Цикл Агент-Середовище

2.1 Компоненти

1. Агент (Agent): ШІ-трейдер (Нейронна мережа політики).
2. Середовище (Environment): Ринок (Книга ордерів, нещодавня історія цін, баланс рахунку).
3. Дія (Action): Купити, Продати або Тримати.
4. Винагорода (Reward): +1% (Прибуток) або -1% (Збиток).

2.2 Алгоритми 2026 року

• PPO (Proximal Policy Optimization): «Надійна робоча конячка». Використовується OpenAI, балансує між дослідженням (спробою нових речей) та експлуатацією (використанням того, що працює).
• DQN (Deep Q-Network): Добре підходить для дискретних дій (Купити/Продати), але має проблеми з безперервним розміром портфеля.
• Transformer-DRL: Інновація 2026 року, де агент використовує Механізм Уваги (Attention Mechanism), щоб зосередитися на конкретних минулих подіях (наприклад, «Цей крах схожий на 2020 рік»).

2.3 Бенчмарк продуктивності

3. Технічна реалізація: Типове налаштування

Ми використовуємо stable-baselines3 та gym-anytrading на Python.

# 2026 DRL Training Loop
import gymnasium as gym
from stable_baselines3 import PPO

# Create the Market Environment
env = gym.make('stocks-v0', df=bitcoin_data, frame_bound=(50, 1000), window_size=50) # See <a href="https://gymnasium.farama.org/" target="_blank">Gymnasium</a> docs

# Initialize the PPO Agent
model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)

# Train for 1 Million Timesteps
print("Training AI Agent...")
model.learn(total_timesteps=1000000)

# Backtest
obs, info = env.reset()
while True:
    action, _states = model.predict(obs)
    obs, rewards, terminated, truncated, info = env.step(action)
    if terminated:
        print("Backtest Finished. Final Profit:", info['total_profit'])
        break

4. Виклики та ризики: Перенавчання (Overfitting)

Нейронні мережі занадто добре запам'ятовують. Якщо ви навчаєте на даних 2020-2024 років, бот запам'ятає крах Covid і буде вважати, що кожне падіння — це V-подібне відновлення.

• Рішення: Впровадження синтетичних даних. Ми навчаємо бота на тисячах «фейкових» ринкових сценаріїв (створених GAN), щоб він засвоював загальні принципи, а не конкретну історію.

5. Погляд у майбутнє: Рої мульти-агентів

До 2027 року хедж-фонди не будуть запускати одного супер-бота. Вони запускатимуть Рій.

• Агент A (Агресивний): Полює за волатильністю пробою.
• Агент B (Консервативний): Хеджує опціонами.
• Агент C (Менеджер): Розподіляє капітал між A та B залежно від режиму ринку.

6. FAQ: ШІ-трейдинг

1. Чи можу я запустити це на своєму ноутбуці? Навчання вимагає GPU. Інференс (запуск живого бота) може працювати на Raspberry Pi.

2. Чому PPO, а не LSTM? LSTM призначений для прогнозування (Ціна буде $100). PPO призначений для контролю (Я повинен купити зараз). Прогнозування != Прибуток.

3. Чи використовують це великі фонди? Так. Renaissance Technologies та Two Sigma використовують ранні версії цього десятиліттями. Тепер бібліотеки з відкритим вихідним кодом роблять це доступним для роздрібної торгівлі.

4. Скільки часу потрібно на навчання? Простий агент вчиться бути прибутковим приблизно за 200 000 часових кроків (1 година на RTX 5090).

5. Що таке "Reward Hacking"? Якщо ви винагороджуєте бота лише за прибуток, він може брати на себе шалені ризики з кредитним плечем, щоб виграти по-великому. Ви повинні карати за волатильність у функції винагороди (винагорода за коефіцієнтом Шарпа).